mysql中having语句和where有什么区别-mysql教程-PHP中文网

mysql中having语句和where有什么区别

P粉602998670

发布： 2025-09-22 10:36:01

原创

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WHERE在分组前筛选行数据，HAVING在分组后筛选聚合结果；2. WHERE用于过滤原始数据，提高性能，HAVING用于过滤COUNT、SUM等聚合后的组；3. 执行顺序为先WHERE、再GROUP BY、然后HAVING。

mysql中having语句和where有什么区别

MySQL的

HAVING

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和

WHERE

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语句，它们最核心的区别在于作用的时机和对象：

WHERE

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是在数据分组聚合之前，针对每一行独立的数据进行筛选；而

HAVING

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则是在数据分组聚合之后，针对聚合后的组进行筛选。说白了，

WHERE

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看的是原始数据，

HAVING

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看的是“总结报告”。

在MySQL中，理解

WHERE

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和

HAVING

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的工作原理，是写出高效且准确查询的关键。

WHERE

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子句，它就像是数据进入加工厂前的第一道安检。它处理的是原始的、未聚合的行数据。这意味着，你可以在

WHERE

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子句中引用表中任何非聚合列，并基于这些列的值来过滤数据。例如，你想找出所有销售额超过100元的订单，

WHERE sales_amount > 100

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就能轻松搞定。它的执行效率通常很高，因为它直接减少了后续操作（比如分组、聚合）需要处理的数据量。我个人觉得，能用

WHERE

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解决的筛选，就尽量在

WHERE

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里解决，这对于查询性能来说，可不是一点半点的提升。而且，你不能在

WHERE

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子句中使用聚合函数，比如

COUNT()

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、

SUM()

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、

AVG()

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等，因为在

WHERE

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执行的时候，这些聚合计算根本还没发生呢。如果试图在

WHERE

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里直接用聚合函数，MySQL会直接给你报错，因为它压根儿还没走到那一步呢。

而

HAVING

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子句，则是在数据经过

GROUP BY

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分组，并且聚合函数（如

SUM()

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、

COUNT()

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）计算出结果之后才介入的“二次筛选”。它筛选的对象不再是单行数据，而是由
GROUP BY
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产生的各个组。举个例子，你可能想找出那些总订单量超过100笔的客户，或者平均评分低于3.0的产品。这时候，

HAVING

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就派上用场了。它能直接对

COUNT(order_id)

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或

AVG(rating)

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这样的聚合结果进行条件判断。这种区分，初看起来可能有点绕，但一旦你理解了它的背后逻辑，就会觉得非常巧妙，也更能写出符合逻辑的SQL。

何时该优先使用WHERE子句进行数据筛选？

优先使用

WHERE

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子句进行数据筛选，这几乎是一个黄金法则，尤其是在处理大量数据时。它的核心优势在于性能优化。你想啊，如果你的表有几百万行数据，而你只需要其中一小部分进行后续的聚合计算，那么在

GROUP BY

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之前，就通过

WHERE

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把无关的数据剔除掉，能大大减少

GROUP BY

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和聚合函数的工作量。这就像你准备一份报告，如果能在一开始就筛选掉不相关的数据，而不是把所有数据都统计一遍再从中挑出你想要的，效率自然高得多。

举个例子：假设我们有一个

orders

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表，记录了所有客户的订单信息。现在我想统计每个客户在2023年之后，总共下了多少笔订单。

SELECT customer_id, COUNT(order_id) AS total_orders
FROM orders
WHERE order_date >= '2023-01-01' -- 在分组前，先过滤掉2023年以前的订单
GROUP BY customer_id;

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在这个查询中，

WHERE order_date >= '2023-01-01'

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会首先执行，它会筛选出所有2023年及以后的订单。只有这些符合条件的行才会进入到

GROUP BY customer_id

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阶段，然后MySQL再对这些筛选后的行进行客户分组和订单计数。这样，如果2023年之前的订单占了绝大部分，那么

GROUP BY

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和

COUNT()

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函数处理的数据量就会小很多，查询速度自然更快。如果我把这个条件放到

HAVING

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里，那就意味着MySQL需要先对所有历史订单进行分组和计数，然后再筛选，这显然会消耗更多资源。

HAVING子句在哪些场景下能发挥其独特优势？

HAVING

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子句的独特优势在于它能够对聚合结果进行条件过滤。当你需要基于

COUNT()

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、

SUM()

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、

AVG()

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、

MAX()

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、

MIN()

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等聚合函数的结果来筛选分组时，

HAVING

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是唯一且不可替代的选择。这是

WHERE

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子句无法做到的。

我们来想象一些具体的场景：

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找出销售额总计超过某个阈值的客户： 你可能想知道哪些客户是你的“大客户”，他们的总消费金额超过了1000元。
```
SELECT customer_id, SUM(amount) AS total_spent
FROM orders
GROUP BY customer_id
HAVING total_spent > 1000; -- 筛选出总消费超过1000元的客户组
```
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这里，
```
SUM(amount)
```
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是一个聚合函数的结果，我们必须用
```
HAVING
```
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来筛选它。
查找员工数量超过一定数量的部门： 假设你有一个
```
employees
```
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表，你想知道哪些部门的员工数量超过了50人。
```
SELECT department, COUNT(employee_id) AS num_employees
FROM employees
GROUP BY department
HAVING num_employees > 50; -- 筛选出员工数超过50的部门组
```
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同样，
```
COUNT(employee_id)
```
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是聚合结果，
```
HAVING
```
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是这里的唯一选择。
识别平均评分低于某个标准的商品： 在一个电商评论系统中，你可能想找出那些平均评分低于3.0星的商品，以便进行改进。
```
SELECT product_id, AVG(rating) AS average_rating
FROM product_reviews
GROUP BY product_id
HAVING average_rating < 3.0; -- 筛选出平均评分低于3.0的商品组
```
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这些例子都清晰地表明，一旦你的筛选条件是基于聚合后的数据，那么
```
HAVING
```
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就是你的不二之选。它让你可以对“总结性数据”进行精细化控制。

WHERE和HAVING同时存在时，MySQL的执行顺序是怎样的？

当

WHERE

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和

HAVING

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子句同时出现在一个查询中时，MySQL（以及其他大多数关系型数据库）会严格按照一个特定的逻辑顺序来处理它们。理解这个顺序对于编写高效且正确的SQL查询至关重要。这个顺序大致可以概括为：

FROM/JOINs： 首先确定要查询的数据源，包括表之间的连接操作。
WHERE： 对原始的、未分组的行进行筛选。这是第一轮数据过滤，它会减少进入后续阶段的行数。
GROUP BY： 将经过
```
WHERE
```
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筛选后的行数据，根据
```
GROUP BY
```
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子句中指定的列进行分组。
聚合函数计算： 对每个组内的数据，计算
```
SELECT
```
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子句中以及
```
HAVING
```
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子句中使用的聚合函数（如
```
COUNT()
```
登录后复制
,
```
SUM()
```
登录后复制
,
```
AVG()
```
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等）。
HAVING： 对聚合后的组进行筛选。这是第二轮数据过滤，它会根据聚合函数的结果来剔除不符合条件的组。
SELECT： 选择并返回最终的列。
ORDER BY： 对最终结果集进行排序。
LIMIT： 限制返回的行数。

所以，一个典型的查询流程是这样的：先从

FROM

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指定的表中加载数据，然后

WHERE

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会像一个守门员一样，过滤掉不符合条件的单行数据。接着，剩下的数据才会被

GROUP BY

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收集起来，形成一个个“小团体”。然后，针对每个“小团体”，MySQL会计算各种聚合值。最后，

HAVING

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登场，它会根据这些聚合值，再次筛选这些“小团体”，只留下符合条件的。

举个例子，我们想找出在2023年之后，总订单金额超过500元的客户。

SELECT customer_id, SUM(amount) AS total_spent
FROM orders
WHERE order_date >= '2023-01-01' -- 第一步：筛选2023年之后的订单（行级别过滤）
GROUP BY customer_id
HAVING total_spent > 500; -- 第二步：筛选总金额超过500元的客户组（组级别过滤）

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在这个查询中，